比赛更好的计算软件

学历Devgan,总统的节奏,坐下来与半导体工程讨论计算软件,为什么它是如此重要的边缘,在人工智能系统中,半导体行业和大的变化在哪里。以下是摘录的谈话。

SE:没有一致的方法在边缘如何处理数据,部分原因是没有一致的视觉的边缘将会是什么样子。你有什么看法吗?

Devgan:这是一个很好的新产品开发。有这些人工智能加速器,但是这些基本上是矩阵乘法/积累类型的东西。也有很多。大概有50家公司发展。但关键是软件的一部分。现在,很多公司正在这样做。目前还不清楚这是否会工作,或者你是否需要一些框架。TensorFlow做一些,但这还不够,因为你需要数据管理。这是一个需要一个边缘/毫升数据框架。一些大的人试图这样做,是一些创业公司,但是现在没有好的解决方案。

SE:我们当然看到一些与谷歌和亚马逊的Alexa的住处,但很多人想保持他们的本地数据。

Devgan:我们需要某种类型的企业软件,现在有市场。但还不清楚什么是内部和外部。很多客户都推到系统级别和人工智能空间。我们有节奏的主要优点是计算software-doing数值分析。这就是EDA已经做了好多年了。我们想要延长到系统和人工智能空间。这是企业级的数值计算软件。有趣的在这个领域是人工智能本质上是计算。

SE:如何适应节奏的整体关注吗?

Devgan我们有三个主要方面。核心业务是EDA和IP。第二个领域是制度创新。第三个区域是无处不在的智慧,这是另一个名称边缘。

SE:这是同心圆,或三个重叠的地区?

Devgan:他们之间有重叠。EDA是系统的一部分,它是智慧的一部分。EDA合并的系统和人工智能的世界。如果你看一下系统市场、技术软件是500亿美元左右。包括PLM和其他嵌入式软件等领域。计算部分是系统分析,约50亿美元,至60亿美元。我们有一个很大的投资,为嵌入式软件系统分析和青山。第三部分,人工智能和智能,计算部分是软件。必须有什么基本上是商业化的Android软件。所有这些公司不能写这个软件。我们感兴趣的硬件/软件平台优势。 I haven’t found any good ones yet.

SE:直到你有一致性,即使是可能的吗?一切都在不断变化之中,似乎每个人都提出一个新的体系结构。

Devgan:架构必须巩固的数量。否则不能部署。现在市场变化过快的介入,所以今天我们只是观察。但是随着时间的推移,这必须得到解决。

SE:人们开始开发一个硬件平台,因为这是最便宜的选择,还是每个人都继续定制开发?在过去,你有一个英特尔芯片和微软操作系统,和一切工作。

Devgan:不仅仅是硬件部分。需要开发的软件是非常昂贵的。整个搬到稀疏的数学计算是众所周知的。神经网络不能密集,但最初的实现实际上是密集。使其稀疏可以提供一个巨大的进步在软件方面。但是必须有一个好的软件堆栈,并共享。

SE:另一方面是精密你需要多少?可以有所不同,这取决于是谁以及何时使用它。

Devgan:所有的软件。从长远来看,硬件的灵活性会胜出。这是Nvidia的一点。GPU具有很大的灵活性。所以你去CPU、GPU,然后越来越多的特定的硬件。但是如果你不能走得具体软件创新。所以有一个平衡。

SE:还有一个走向不同的方法可以达到相同的利益通过诸如模式识别硬件的密度而不是单个比特,在多个方向和阅读记忆。这会如何影响工具吗?

Devgan:有死灰复燃包装,无论是2.5 d或3 d。你会发现记忆。五六年前,每个人都在谈论3 d-ic。然后定居下来,现在它是爆炸。几乎没有太多的变异。我们要支持他们,我们正在参与“摩尔多”与我们的工具。我们有一个大的合作伙伴关系美国国防部高级研究计划局。国防部做了很多芯片,但他们做大量的包装、电子复兴计划的框架下。仍有改进的空间在整个PCB /包装区域,因为有太多的变体。这些都是大板,有几百组件。这是一个复杂的电路板,很多人还是手工做这些。但是你可以使用更多的算法。我们可以把1亿个对象。在此基础上,我们有一个新的倡议用毫升包装和3 d加速。

SE:所以你想找出需要加速不什么?

Devgan:是的,这就像一种α去的算法。蛮力将遗传算法和模拟退火。对我来说,2.5 d和3 d将增长,但我们需要提供更多的自动化。否则太复杂了。然后,你需要分析所有这一切。我们有快板简化布局和设计,模拟所有这些和清晰。仿真花,直到永远。3 d的记忆一样,它需要一个月来模拟。

SE:你看到任何推动硅光子学吗?

Devgan:是的。在钯(仿真)和氕(fpga原型),我们有光学互联。这些是data-center-class机器,光学是必要的。现在的问题是如何设计的。我们有合作伙伴关系来设计光学组件的初创公司在这个领域。然后,大铸造厂也想做光学设计。

SE:这是于,或者到?

Devgan:从芯片,通过与连接回包,包中。芯片上的司机。

SE:交换的话题,与开源EDA发生了什么?是会起飞吗?

Devgan:我不这么认为。这是如此复杂,有这么多的投资在当前的技术。DARPA的努力,但这是困难的。华尔街问我们为什么我们有这么大的研发预算。大约35%到40%(收入)。但如果你看看先进的包装,需要50%到60%的软件。每个人都认为他们所做的事情很复杂,我们听说软件,但是我们在EDA更加复杂。和它改变所有的时间。特别是在软件方面,它是非常困难的。

SE:中国是如何影响你的生意吗?

Devgan我们密切关注这个。我们有一个非常广泛的客户基础,所以这对我很有帮助。

SE:什么是新的吗?

Devgan:系统仿真和分析。我们估计市场约为45亿美元到50亿美元的额外TAM与当前EDA和IP,约100亿美元。嵌入式软件大约是30亿到40亿美元。模拟和分析可以提供大量的节奏。令人兴奋的事情对我来说是模拟。这并不是局限于芯片。最后,你可以模拟人体。仿真的需求会增加,无论你在什么市场。好几个原因。首先,它是协同,因为它的计算。 Second, it’s a growing area. Third, it’s a very profitable business. So if you look at模拟在EDA,非常有利可图。但EDA以外的模拟是非常有利可图的。这些都是良好的特点。这是一个很大的市场,接近EDA和这是一个有利可图的市场。

SE:我们听到更多的衍生版本,尽管更好的模拟,最终越来越强调可靠性在汽车和医疗。

Devgan:这是一种模拟有多好。今天你必须把这个分成块来模拟。如果你可以模拟所有的在一起,会有所帮助。今天,它需要30天的时间来模拟一个系统,这限制了多少你可以优化。如果你可以降低隔夜或者有一天,有很大的影响。在功能方面,有模拟。有电子验证,我们推出了新的工具来模拟。对于数值模拟,你想在硬件加速。在逻辑和软件方面,有仿真和原型。更多的人在使用这些工具比过去。

SE:这是一个新节点的函数或不同的架构,或都有?

Devgan:这是两个。最近我去日本,你知道有很多汽车公司。但他们很少使用硬件在过去。它不需要5海里。可能是65海里或者28 nm。但是他们使用硬件软件启动、这对所有这些事情是至关重要的。现在他们正在使用越来越多的模拟,这是非常好的RTL跟进。但是他们必须给他们的模型软件的家伙写的软件,他们想做软件开发。他们不需要所有的调试软件。他们只是需要一个更快的系统。在过去,你会做18个月到2年的设计,根据大小,然后你会花一年做软件启动。现在他们想这么做。如果你不做硬件仿真和软件原型,不可能第一次就做对。有很多场景在汽车芯片。

SE:所以你看到的是更多的设计背景?

Devgan:没错。你想看看一个设备的软件行为像一个电话或一辆车。这同样适用于人工智能芯片。假设芯片磁带和模型之后,但可用的软件模型可以在这之前。这也可以给客户作为参考,所以客户可以看到它会是什么样子的。

SE:芯片分析呢?

Devgan:这是一个很大的区域,特别是验证。还有整个生命周期管理的概念。如果你做一个设计,你得到一些PPA,这很棒,但您可以运行工具一年,也不一定能掌握所有的bug。添加分析和ML到验证对我们来说是一个巨大的机遇。一些客户正在做它自己,因为它是这样的一个大问题。设计本身就是一个大数据问题,验证指数复杂性。还有的问题发生。

SE:所以你如何描述这些天节奏?EDA公司或别的东西吗?

Devgan:我们是一个计算软件公司。